哈理工oj 1006 River Hopscotch

本文介绍了一种利用二分搜索算法解决最大化最小值问题的方法,通过实例代码详细解释了如何实现并求解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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AC代码 如下:

#include <stdio.h>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <iostream>
using namespace std;
///二分搜索答案,最大化最小值
int main()
{
    int L,n,m;
    int a[50010];
    while(~scanf("%d %d %d",&L,&n,&m))
    {
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        a[0] = 0;
        a[n+1] = L;
        sort(a,a+n+2);
        int l = 0,r = L,mid;
        ///先模拟一个最小值mid,假设它就是正确答案
        int num;
        while(l <= r)
        {
            int last = 0;
            int sum = 0;
            mid = (l + r) / 2;
            for(int i = 1; i <= n+1; i++)
            {
                if(a[i] - a[last] < mid)//如果比mid小,就将该节点强制删除,并计数
                    sum++;
                else last = i;//如果不是就更新,为啥要更新,如果不更新,那我们计算的就不是两点之间的距离了啊

            }
            if(sum > m)///删多了,说明mid值偏大
                r = mid - 1;
            else
            {
                l = mid + 1;
                num = mid;
            }

        }
        //最后经过二分循环,得到最大的mid;
        printf("%d\n",num);
    }
    return 0;
}




内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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